Implications of Personality on Cognitive Workload, Affect, and Task Performance in Remote Robot Control

要約

この論文では、ロボットオペレーターの性格特性がロボットの遠隔制御中のタスクパフォ​​ーマンスにどのような影響を与える可能性があるかを調査します。
ロボットを使って特定のタスクを行う場合、情報処理に対する個人の性質の影響を直接的および間接的に調査することが不可欠です。
この関係を調査するために、オープンアクセスのマルチモーダル データセット MOCAS を利用して、ロボット オペレーターの性格特性、感情、認知負荷、およびタスクのパフォーマンスを調べます。
私たちの目的は、性格特性がオペレーターのパフォーマンス レベルに大きな影響を与える可能性のある、直接的および間接的な影響を含む全体的な影響を与えるかどうかを確認することです。
具体的には、外向性、誠実さ、協調性などの性格特性とタスクのパフォーマンスとの関係を調べます。
私たちは、認知負荷、仕事量と感情の自己評価、および実験スコアとともに定量化された個人の性格特性の間の相関分析を実施します。
この調査結果は、性格特性がタスクのパフォーマンスに全体的な影響を与えるわけではないことを示しています。

要約(オリジナル)

This paper explores how the personality traits of robot operators can influence their task performance during remote control of robots. It is essential to explore the impact of personal dispositions on information processing, both directly and indirectly, when working with robots on specific tasks. To investigate this relationship, we utilize the open-access multi-modal dataset MOCAS to examine the robot operator’s personality traits, affect, cognitive load, and task performance. Our objective is to confirm if personality traits have a total effect, including both direct and indirect effects, that could significantly impact the performance levels of operators. Specifically, we examine the relationship between personality traits such as extroversion, conscientiousness, and agreeableness, and task performance. We conduct a correlation analysis between cognitive load, self-ratings of workload and affect, and quantified individual personality traits along with their experimental scores. The findings show that personality traits do not have a total effect on task performance.

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